하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.
e-비즈니스를 이행하는 사람은 정보기술과 비즈니스 프로세스를 이해하여야 한다. 현행 정책과 시스템은 국내 e-비즈니스 인력양성을 위하여 새로운 변화가 이루어져야 한다. 새로운 차원에서 변화를 충족하기 위하여 현재의 인력양성에 대한 정의와 인력분류를 이행하였다. e-비즈니스 인력의 교육과정에 대한 역량 및 프로그램 개발은 신입사원, 전문가, 관리자, 경영자의 과정으로 분류하였다. 그리고 그 과정은 대학에서 전공과 기업에서 수행하는 업무와 기능에 따라 10가지 세부 직무를 구분하였다. 세부 직무에 필요한 역량을 ASK(Attitude, Skill, Knowledge)모델로 제시하여 프로그램 개발에 대한 초점을 맞추었다.
기존 타일드 디스플레이 시스템들이 주로 사람들이 함께 모여 작업하는 공용 작업 모델을 지원한 것과 다르게 본 연구에서는 대형 타일드 디스플레이 시스템에서 혼합형 협업 응용프로그램의 개발을 쉽게 도와주는 ICE 디스플레이 프레임워크 기술을 개발하였다. 혼합형 협업이란 다중 사용자들의 공동 작업과 개인 작업이 동시에 자연스럽게 전환 가능한 협력 모델이다. 본 프레임워크를 사용하면 공동작업 뿐만 아니라 다른 사용자들을 방해하지 않는 개인 작업을 위한 콘텐츠를 제공할 수 있는 프로그램의 개발이 가능하다. 본 논문에서는 ICE 디스플레이 프레임워크를 기존의 연구와 비교하고, 세부 구현 내용을 설명한다. 그리고 이를 적용시켜 개발한 응용 프로그램을 소개하고 프레임워크의 성능을 평가 및 분석한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
최근 국내외에서 연속적으로 발생하는 화재, 지진, 침수 등의 다양한 재난으로 인하여, 기존의 법제도 하에 최소한으로 도입되었던 단순 재난 대비 설비에서 벗어나 주기적이고 체계적인 시설물의 재난 관리의 중요성이 높아지고 있다. 효과적 재난 대비를 위해서는 정기점검/상시점검을 통해 일상에서도 관리되어야 하며 비상 발생 시에도 상황과 목적에 맞는 직관적이고 정확한 정보전달이 필수이다. 효과적 3차원 시각화 모델을 활용하여 객체(부재)에서 건물 전체 속성정보까지 관리할 수 있는 BIM 기술은 설계-준공에서 시설물 유지관리까지 관리 목적에 따라 다양한 활용이 가능하다. 본 연구는 BIM 기반 재난통합정보 시스템 내 시설물 관리 서비스 도출 프로세스 및 전문가 설문조사를 통해, 다양한 관련 서비스 가운데 BIM 데이터의 활용 가능한 분야를 시설물 정보관리/3차원 시각화/재난재해 관제 관점으로 정리하였다. 이후 BIM 기반 재난 통합정보시스템 내 활용 서비스 및 DB 정의를 통해, BIM 기반 주요 설비 모니터링 및 대응 서비스와 BIM 기반 공간관리 서비스 방안을 제시하였다. 본 연구를 바탕으로 재난 통합정보 시스템 내 BIM 기반 활용 서비스 기능을 구축함으로써, 기존 사람 중심의 정보 제공에서 BIM을 활용한 효과적인 시스템적 대응이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
최근 들어 부강을 방지하고 경기력을 향상시킬 수 있는 스포츠화를 개발하기 위해 신체운동학과 생체역학을 반영한 연구가 전세계적으로 활발히 수행되고 있다. 하지만, 이러한 연구의 성골 여부는 스포츠화와 발의 동적 거동, 특히 착지 충격 특성 평가의 신뢰성에 절대적으로 좌우된다. 그 이유로는 코트 스포츠운동에 있어서 착지충격력이 예상치 못한 부상과 경기력의 주요한 요인이기 때문이다. 이 연구는 맨발과 대표적인 코트 스포츠화의 착지충격 특성을 평가하기 위해 유한요소 해석을 적용하였다. 사람의 발과 신발사이의 연계효과를 정확히 반영하기 위해 별도의 실험 데이터에 의존하지 않는 완전한 3차원 발-신발 FEM 모델을 생성하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 FEM 모델의 신뢰성을 평가함과 동시에 여러 가지 스포츠화의 GRF, MIF 및 주파수 응답과 같은 착지충격 특성들을 분석하였다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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